Tjener penger på data: Den komplette guiden til datainntektsgenerering

Utnyttelse av Data for Økt Inntjening

Dataomsetning representerer en lukrativ tilnærming for bedrifter som ønsker å øke sine inntekter, stimulere innovasjon og produktivitet, forbedre beslutningstaking og tilby verdifulle produkter og tjenester til kundene.

Ettersom data har utviklet seg til en uvurderlig ressurs for virksomheter, kan den strategiske anvendelsen av denne ressursen transformere en organisasjon og generere betydelig avkastning.

Dataomsetning er en effektiv metode for å oppnå dette.

Selskaper som Google, Facebook og Amazon har vært pionerer innen dataomsetning, og har benyttet sine omfattende datasett til å bygge milliardvirksomheter.

Det globale markedet for dataomsetning forventes å oppleve en vekst på 17,2 % CAGR i perioden 2023-2030, og øke fra 2,99 milliarder til 9,10 milliarder USD.

Inspirert av disse suksesshistoriene, følger selskaper fra ulike sektorer og deler av verden etter, og utforsker mulighetene som ligger i deres data.

I denne artikkelen skal vi undersøke hva dataomsetning innebærer, samt de tilhørende fordelene, metodene og typene, og hvordan det kan være en fordel for deg.

La oss dykke ned!

Hva er Dataomsetning?

Dataomsetning refererer til en inntektsgenereringsstrategi der en virksomhet utnytter sine rådata for å skape verdifulle produkter, tjenester eller innsikt, med det formål å generere ytterligere inntektsstrømmer.

Gjennom dataomsetning kan bedrifter oppnå økte inntekter og reduserte utgifter. Dataene kan også benyttes til å etablere gunstige leverandøravtaler og inngå nye strategiske partnerskap ved å dele disse med tredjeparter.

Hvilke Typer Data Kan Gjort Om til Inntekt?

De dataene som kan gjøres om til inntekt inkluderer:

• Demografiske data
• Historiske data
• Kontaktinformasjon
• Posisjonsdata
• Interne målinger
• Brukerdata
• Værmønstre
• Markedsundersøkelser
• Transportruter
• Fremtidige prognoser
• Kundeinnsikt

For at disse datatypene skal kunne generere inntekter, må de være målbare. Videre er det viktig at dataene gir verdi til sluttbrukere og partnere ved å belyse deres utfordringer og bidra til å finne løsninger.

Data kan også kategoriseres i tre grupper basert på deres struktur:

• Strukturert: Denne typen data er velorganisert, fullstendig, nøyaktig og oppdatert. For å generere inntekter, samler selskaper inn data, raffinerer dem, organiserer dem på en standardisert måte og presenterer dem i et spesifikt format. Dette gjør det lettere å forstå og anvende dataene.
• Ustrukturert: Bedrifter kan også dra nytte av ubehandlede data i sin opprinnelige form. Denne typen data mangler spesifikk struktur, organisering eller format.
• Semistrukturert: Disse dataene har blitt delvis behandlet for å være oppdaterte og komplette. Ettersom rådata kan være ufullstendige, utdaterte eller vanskelige å forstå, kan en virksomhet foreta justeringer for å gjøre dem mer brukbare.

Typer Dataomsetning

Dataomsetning kategoriseres hovedsakelig i to hovedtyper:

#1. Indirekte/Intern Dataomsetning

Dette er en vanlig tilnærming der en organisasjon bruker sine data internt for å oppnå målbare økonomiske fordeler. Det er rettet mot å forbedre forretningsdrift og legge til rette for velinformerte beslutninger.

Dataanalyse kan brukes til å avdekke innsikt for å øke fortjenesten, redusere kostnader og minimere risiko. Denne metoden krever færre juridiske tiltak, sikkerhetstiltak og åndsverksbeskyttelse. Imidlertid kan inntektspotensialet være begrenset, da det avhenger av eksisterende forhold og intern struktur.

#2. Direkte/Ekstern Dataomsetning

Denne tilnærmingen innebærer at en organisasjon deler sin informasjon for å oppnå fordeler.

Dataene kan omsettes via forretningspartnere, salg av data uavhengig eller gjennom mellommenn til tredjeparter. I tillegg kan inntekter genereres ved å bruke data til å skape og tilby dataprodukter og -tjenester.

Denne formen for omsetning er ikke like vanlig og kan kreve flere metoder for datadistribusjon. Det kan også medføre høyere risiko, kostnader og sikkerhetsutfordringer.

Fordeler med Dataomsetning

Bedre Beslutningstaking

Det er avgjørende for enhver bedrift å ta lønnsomme forretningsbeslutninger. Man må evaluere fordeler og ulemper før man beslutter seg for om en beslutning skal implementeres.

Til dette formålet kreves fullstendige, nøyaktige, oppdaterte, konsistente og relevante data av høy kvalitet. Bedrifter kan hente ut og analysere data for å skaffe nyttig innsikt som kan bidra til bedre beslutninger i sanntid.

Målrettet Markedsføring

Gjennom intern dataomsetning og analyser kan man avdekke kundenes behov og preferanser. Dette gir grunnlaget for å tilpasse produkter og tjenester og målrette markedsføringstiltak.

Økt Inntektsstrøm

Dataomsetning kan direkte og indirekte bidra til å øke inntektene. Dataanalyse kan brukes til å evaluere bedriftens prestasjon, identifisere utfordringer, finne løsninger og ta beslutninger. Dette fører indirekte til økt fortjeneste.

I tillegg genererer dataomsetning flere inntektsstrømmer. Data kan selges direkte til tredjeparter for å øke fortjenesten.

Nye Partnerskap

Sunne partnerskap er vesentlig for vekst, relevans og et sterkt fotfeste i markedet. Samarbeid med tredjeparter for å levere verdifulle data kan generere gjensidig fordelaktige partnerskap.

For eksempel kan man inngå et samarbeid med en bank for å tilby verdifulle data og motta tjenester i retur. Slike avtaler er gunstige for begge parter.

Operasjonell Effektivitet

Dataomsetning kan ikke bare styrke bunnlinjen, men også effektivisere driften. Dataanalyse kan bidra til å identifisere svakheter i prosesser, avdekke årsaker og utvikle løsninger. Dette øker effektiviteten og minimerer sløsing og utgifter.

Konkurransefortrinn

Gjennom dataomsetning kan man oppnå verdifull innsikt i trender, kundenes atferd og preferanser.

Ved å bruke denne kunnskapen til å utvikle bedre strategier eller produkter, kan man skaffe seg et overtak over konkurrentene ved å levere det kundene faktisk ønsker basert på deres behov og preferanser.

Dette fører også til forbedret kundeopplevelse og tilfredshet, som igjen forbedrer markedsomdømmet.

Hvordan Utføre Dataomsetning

Her er en stegvis tilnærming til dataomsetning:

#1. Planlegging

Før du begynner med dataomsetning, er det nødvendig med en grundig planlegging. Engasjement fra alle nivåer i organisasjonen, fra ledere til medarbeidere, er avgjørende. Alle må arbeide mot felles mål for å sikre suksess.

Det er også viktig å definere tydelige mål for dataomsetningen, enten det er forbedret ytelse, kostnadsreduksjon, partnerskap eller utvikling av målrettede produkter og tjenester.

I tillegg må målgruppen identifiseres. Det kan være egne kunder, partnere, tredjeparter eller ansatte. Videre er det viktig å gjennomføre markedsundersøkelser og dataanalyser for å avgjøre om planen er gjennomførbar.

#2. Identifiser og Samle Data

Denne prosessen krever identifisering av verdifulle data som er tilgjengelige for omsetning. Det kan også omfatte data fra eksterne kilder som kan forbedre det eksisterende datasettet.

Datakilder kan være databaser, datafiler, registre, teknologistakker og andre. Når disse er identifisert, må alle data samles inn og bearbeides.

#3. Databehandling

Etter innsamling fra flere kilder, er det viktig å behandle og raffinere data for å øke dens verdi. Det innebærer å sikre at den er fullstendig, konsistent, nøyaktig, oppdatert og relevant.

I mange tilfeller brukes rådata direkte til inntektsgenerering, uten foregående behandling eller raffinement.

Deretter må data konsolideres og sentraliseres, altså lagres på ett sted. Dette forenkler dataanalyse og generering av kvalitetsdata. Dataene må organiseres logisk for at alle skal kunne forstå dem.

I tillegg må dataene valideres og autentiseres for å sikre organisasjonens integritet. Til slutt lagres dataene på et sikkert og tilgjengelig sted, slik at de lett kan deles med interne team og eksterne selskaper.

#4. Velg Type og Modell for Inntektsgenerering

På dette stadiet må type og modell for dataomsetning velges, basert på målene. Det er en god praksis å starte med intern/indirekte omsetning før man går over til ekstern/direkte omsetning.

Velg deretter en omsetningsmodell basert på den valgte typen. Hvis man velger ekstern omsetning for å selge data til tredjeparter eller skape et produkt eller en tjeneste, kan man velge en modell som betal-per-bruk, abonnement eller freemium.

#5. Angi Priser og Vilkår

Angi vilkårene og prisene for dataene som selges, eller produktet/tjenesten som er laget. Dette skaper tydelige forventninger og forebygger konflikter.

Prisene bør analyseres i forhold til bransjen og konkurrentenes priser for å sette konkurransedyktige priser og øke sjansen for konverteringer.

#6. Inntektsgenerering

Når alt er klart, kan man begynne å generere inntekter fra dataene. Her er noen metoder for å gjøre dette:

Data som en Tjeneste

Data kan tilbys som et abonnement eller et engangsprodukt. Under direkte dataomsetning er dette den enkleste modellen å implementere, og den er anvendbar for B2C-modeller. Det kan kreve rå, ustrukturerte data for å gi oversikt. Hvis dataene inneholder personlig informasjon, må den anonymiseres.

Innsikt som en Tjeneste

I motsetning til data-som-en-tjeneste med rådata, handler innsikt-som-en-tjeneste om oppsummerte, analytiske data, for eksempel kundeatferd og konkurrentinnsikt. Dette faller også under direkte dataomsetning.

En virksomhet kan selge denne typen data som integrerte analyseapper eller engangsrapporter. Denne prosessen krever mer innsats for datagenerering og visualisering, og den må være tilpasset kjøperens forretningsbehov. Den genererer også større verdi for kjøperen, og dermed større inntekter for selgeren.

Analyse som en Tjeneste

I denne tilnærmingen kan kunder få tilgang til data og innsikt ved å betale for det. Dette ligner på innsikt som en tjeneste, men varierer i omfanget av analysefunksjonalitet og datatilgang. Det kommer under direkte omsetning og innebærer null vedlikehold eller oppsett for kjøperen.

Dataleverandører kan forvente maksimal avkastning fra denne metoden, men den medfører større byrder når det kommer til administrasjon og vedlikehold.

Datadrevet Dataomsetning

Dette faller inn under indirekte dataomsetning, og gir organisasjoner muligheten til å bruke alle tilgjengelige datakilder, analysere dem og bruke dem til å øke produktivitet og effektivitet.

#7. Sikre Datasikkerhet og Overholdelse

I takt med at cyberangrep og personvernproblemer øker, er det viktig å implementere avanserte sikkerhetsmekanismer.

Dette sikrer at kvalitet og trygg data leveres til partnere, tredjeparter og interne dataanalytikerteam. Det sikrer også troverdighet og langsiktige partnerskap.

Data må beskyttes med teknologier og teknikker som multifaktorautentisering (MFA), antivirusprogramvare, VPN, enkeltpålogging (SSO) og mer. I tillegg må man følge reguleringsorganer som GDPR og HIPAA for å sikre personvern.

Ulike Modeller for Inntektsgenerering

Data kan omsettes via nettbutikker eller markedsplasser. Dataomsetningsmodeller finnes i flere varianter, og valget avhenger av mål og behov.

• Freemium: Her tilbyr en organisasjon sine produkter eller tjenester gratis. Dette er en effektiv måte å komme inn i et konkurranseutsatt marked ved å tilby et produkt eller en tjeneste med grunnleggende funksjoner gratis. Man kan også tilby noen betalte nivåer for å låse opp premiumfunksjoner.
• Betal-per-bruk: Dette krever at brukere betaler for tjenestene eller produktene de bruker. Det medfører ingen forpliktelser eller kontrakter, og tilbyr større fleksibilitet i betalinger og bruk. Når en bruker trenger produktet/tjenesten, betaler de for det og bruker det så lenge det varer.
• Abonnementsbasert: I denne modellen fastsetter en organisasjon en månedlig eller årlig pris for et produkt/en tjeneste. Etter betaling får brukeren tilgang til tjenesten i en hel måned. Man kan også tilby ulike prisnivåer og funksjoner. Abonnement kan tilbys for enkeltpersoner eller grupper.

Utfordringer ved Dataomsetning

Noen utfordringer relatert til dataomsetning er:

• Salg eller deling av data med tredjeparter kan utgjøre en risiko for sikkerhet, personvern og etterlevelse. Det finnes strenge lover som regulerer hvordan bedrifter administrerer sine forretnings- og kundedata. Brudd på disse kan medføre straff.
• Det kan være vanskelig å utføre dataomsetning i ukjente markeder.
• Prosessen krever ny og moderne kompetanse som ikke alle organisasjoner besitter.
• Omsetningen bruker dataanalyse og prognoser for datadrevne beslutninger, som ikke alltid er korrekte.
• Mange virksomheter kan bli overveldet av den store mengden data, og slite med å finne ut hvordan de best kan utnytte den.

Kasusstudier

Virksomheter i ulike bransjer, som IT, digital markedsføring, cybersikkerhet, e-handel, finans, landbruk og utdanning, benytter seg av dataomsetning.

Infosys: Infosys hjalp en multinasjonal flyprodusent med å generere mer inntekt ved å dele hendelsesdata og flyvedlikeholdsinformasjon med flyselskaper.

Facebook: Dette sosiale medieselskapet bruker dataomsetning som en grunnleggende del av forretningsmodellen sin. De samler inn store mengder data om brukere og deres atferd, for å levere målrettede annonser til bedrifter.

American Express: American Express, en leverandør av finansielle tjenester, genererer inntekt ved å analysere transaksjonsinformasjon og forbrukeratferd. Dette for å tilby skreddersydde markedsføringstjenester til selgere.

La oss se på noen verktøy for dataomsetning:

#1. Tasil

Tasil hjelper med å tjene penger på kundedata gjennom en sikker og effektiv sanntidsplattform. Gjennom denne plattformen kan man utnytte sanntidsdata, omvandle den til nyttig innsikt og oppnå høyere inntekter.

Tasil akselererer time-to-market, personlig kommunikasjon og enkel synkronisering med virksomhetens data. Plattformen sikrer også datasikkerhet og personvern.

#2. Carto

Styrk din dataomsetningsinnsats med Carto, som tilbyr en posisjonsbasert løsning til kunder. Carto gir også en kanal for å videreselge virksomhetens data.

Carto er en full-stack geospatial plattform som kan brukes for å bygge din dataomsetningsprosess.

#3. Privitar

Bruk Privitar og overvinn tillitsbarrierer, slik at du trygt kan dele data og samarbeide med andre.

Plattformens opprinnelses- og personvernsfunksjoner gir verktøy for å avdekke innsikt og omvandle den til inntektsstrømmer. Den bidrar også til å redusere risikoen for dataeksponering.

Konklusjon

Dataomsetning skaper muligheter for virksomheter til å generere mer inntekter, inngå nye partnerskap og utvide virksomheten. Det finnes mange typer og metoder for dataomsetning, som kan velges basert på behov og mål. Verktøyene ovenfor kan brukes for å forenkle omsetningsprosessen.

Man kan også utforske abonnementprogramvare for å hjelpe til med å administrere gjentagende betalinger.